export const testData = {
  business_diagnosis: [
    {
      judgement:
        '根据候选人的简历，他在工作经验中提到了熟练使用SPSS进行相关分析和回归分析，但是并没有提到熟悉哪些编程语言以及是否能够独立编写和维护脚本。因此，简历中没有涉及到该关键面试点的相关内容。\n\n面试官可以向候选人提问：“您在简历中提到了熟练使用SPSS进行分析，但没有提到您是否熟悉任何编程语言以及能否独立编写和维护脚本，请问您是否有相关的编程经验？是否能够独立进行数据处理和分析？”\n\n这样可以进一步了解候选人的编程能力和对数据分析的技术理解程度。',
      key_point: '1. 您熟悉哪些编程语言？是否能够独立编写和维护脚本？',
      point_category: '编程能力',
      score: '6.5',
    },
    {
      judgement:
        '该候选人的简历中涉及了他在数据分析方面的工作经验和技能。然而，在关键面试点“您有多少年的数据建模与分析经验？”上，简历中并未明确提及具体的数据建模经验。因此，面试官可以向候选者提问题，询问他是否具有数据建模的经验，并进一步了解他的能力和熟练程度。',
      key_point: '2. 您有多少年的数据建模与分析经验？',
      point_category: '经验',
      score: '7.5',
    },
    {
      judgement:
        '根据候选人的简历内容，我发现该简历中没有涉及到大数据技术以及适应场景的相关经验和了解。因此，该候选人在这一面试关键点上可能不符合或合适。\n\n可以向候选者提问：“请谈一下您对大数据技术以及适应场景的了解和经验。”以了解他们是否具备相关知识和经验。',
      key_point: '3. 请谈一下您对大数据技术以及适应场景的了解和经验。',
      point_category: '大数据技术和适应场景的了解和经验。',
      score: '4.5',
    },
    {
      judgement:
        '这份简历涉及到候选人的教育背景、工作经历和实习经历，但没有明确提到自然语言处理技术和语义分析方法。因此，根据这份简历，无法确定候选人是否熟悉自然语言处理技术和语义分析方法。\n\n建议面试官在面试中向候选人询问相关问题，了解其对自然语言处理技术和语义分析方法的熟悉程度和经验。',
      key_point:
        '4. 您是否熟悉自然语言处理技术和语义分析方法？能否介绍一下相关经验？',
      point_category: '熟悉自然语言处理和语义分析，相关经验。',
      score: '7.5',
    },
    {
      judgement:
        '根据候选人的简历内容，关键面试点是关于候选人是否有大规模数据处理和报表开发经验以及具体使用过哪些工具或技术。\n\n从候选人的简历中可以看出，他具备2.5年的工作经验，其中在重庆植恩健康产业投资集团的工作中，他每日对各类产品与各部门动作的核心数据进行监测分析，并使用fineBI和powerBI搭建智能数据监控体系。他还参与撰写用户分析报告并参与业务策略设计，使用多元线性回归、因子分析、偏（自）相关分析、用户行为漏斗分析、决策树等分析方法。此外，他还每日整合处理多个店铺的数据，并进行对比分析，使用Python结合pandas分析库进行数据处理和计算指标。另外，在北京联想集团的实习经历中，他使用Excel和Python进行数据分析和处理。\n\n综上所述，候选人在大规模数据处理和报表开发方面具备一定的经验，他熟练使用fineBI和powerBI进行数据可视化和监控，能够使用Python进行数据处理和分析，并且熟悉Excel和MySQL等工具。因此，候选人在该面试关键点上是符合和合适的。\n\n总结：候选人具备大规模数据处理和报表开发经验，熟练掌握相关工具和技术，适合在该领域发展，并能够胜任相关职位。',
      key_point:
        '5. 您是否有大规模数据处理和报表开发经验？具体使用过哪些工具或技术？',
      point_category: '数据处理和报表开发经验丰富。',
      score: '8.5',
    },
    {
      judgement:
        '该候选人的简历中提到了他在工作经验中运用数据分析解决复杂业务问题的经历，但具体没有给出例子。因此，简历中没有提供与关键面试点相关的内容。\n\n建议面试官可以向候选人提问相关问题，例如：\n1. 在你的工作经历中，你提到了运用数据分析解决复杂的业务问题，请举一个具体的例子。\n2. 你在使用数据分析解决业务问题时，采用了哪些方法或工具？\n3. 请描述一下你在数据分析方面的专业知识和技能，以及如何将其应用于实际工作中。\n\n通过与候选人的面试交流，我们能更全面地了解他在数据分析方面的能力和经验。',
      key_point:
        '6. 请举例说明您在过去的工作中如何运用数据分析解决复杂的业务问题。',
      point_category: '数据分析',
      score: '6.0',
    },
  ],
  code: 1,
  hr_diagnosis: [],
};

export const testInput = `工作职责:

1.      公域网涉及医药行业相关数据、信息的搜集、整理和建模分析；
2.      作为数据分析专家，负责数据分析相关事宜，包括：客户行为分析、营销分析、项目流程优化分析、生产和检验结果数据分析等。进一步提升数据价值，实现数据化指导与监控的闭环。
3.      深入业务，为各业务线建立、执行及完善数据监控、运营分析、数据协同等数据支持体系
4.       应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题，并研发创新方法以解决常规算法不能解决的问题
5.      进行业务数据库的建立、维护，包括数据处理，数据上传，数据统计分析等，保障数据更新的及时性，稳定，高效运行；
6.      结合业务部门需求，设计各类报表和监控指标可视化呈现

任职资格:

Ø  扎实的编程基础，精通至少一门编程语言（Python、R、JAVA、Scala、GO、Perl、Ruby、SPSS、SQL等）。能独立编写和运维脚本优先；
Ø   具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能。 能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的业务问题
Ø  2年以上数据建模与分析经验
Ø  有较强的数据敏感度，具有很强的分析问题和解决问题的能力。熟悉Tableau，帆软，Power-BI，Hadoop，Storm，Spark等大数据技术以及适应场景, 有大规模数据处理和报表开发经验的优先
Ø  熟悉中英文分词、词性标注、实体识别、句法分析、自动文本分类，关键值提取等自然语言处理技术，熟悉语义分析方法和技术（相似度计算、本体理论、语义推理等）；`;
